The author argues that the traditional approach to studying biology and medicine is no longer sufficient for understanding the complexity of these fields and that a more holistic and interdisciplinary approach is needed. The book begins by discussing the limitations of traditional education and the need for a new approach to learning. The author argues that the current system of education is based on the idea of memorization and regurgitation of facts, rather than true understanding and application of concepts. This approach has led to a lack of critical thinking and problem-solving skills among students, and has resulted in a disconnect between education and the real world. The author suggests that deep learning, which focuses on the development of neural networks and machine learning algorithms, can provide a more effective way of learning and understanding complex systems. The book then delves into the principles of deep learning and its applications in biology and medicine. The author explains how deep learning can be used to analyze large amounts of data, identify patterns, and make predictions about biological and medical phenomena. The author also highlights the potential of deep learning to revolutionize the field of personalized medicine, allowing for more accurate diagnoses and treatments based on individual patient characteristics. Throughout the book, the author emphasizes the importance of collaboration between disciplines and the need for a more interdisciplinary approach to studying biology and medicine. The author argues that the traditional silos of knowledge, such as physics, chemistry, and biology, are no longer sufficient for understanding the complexity of these fields, and that a more integrated approach is needed.

Автор утверждает, что традиционного подхода к изучению биологии и медицины уже недостаточно для понимания сложности этих областей и что необходим более целостный и междисциплинарный подход. Книга начинается с обсуждения ограничений традиционного образования и необходимости нового подхода к обучению. Автор утверждает, что нынешняя система образования основана на идее запоминания и регургитации фактов, а не на истинном понимании и применении понятий. Такой подход привел к отсутствию у учащихся навыков критического мышления и решения проблем и привел к разрыву между образованием и реальным миром. Автор предполагает, что глубокое обучение, которое фокусируется на развитии нейронных сетей и алгоритмов машинного обучения, может обеспечить более эффективный способ обучения и понимания сложных систем. Затем книга углубляется в принципы глубокого обучения и его применения в биологии и медицине. Автор объясняет, как глубокое обучение можно использовать для анализа больших объемов данных, выявления закономерностей и прогнозирования биологических и медицинских явлений. Автор также подчеркивает потенциал глубокого обучения, чтобы революционизировать область персонализированной медицины, позволяя более точные диагнозы и методы лечения, основанные на индивидуальных характеристиках пациента. На протяжении всей книги автор подчеркивает важность сотрудничества между дисциплинами и необходимость более междисциплинарного подхода к изучению биологии и медицины. Автор утверждает, что традиционных бункеров знаний, таких как физика, химия и биология, уже недостаточно для понимания сложности этих областей, и что необходим более комплексный подход.

''